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WX-0813 是一款集成 AI ENC 降噪、AEC 回声消除、USB 音频、双声道 D 类功放的一体化 DSP 语音模组,高度适配矿山工业场景。
作为嵌入式工程师,你一定遇到过这样的场景:明明选了大厂的麦克风,喇叭也够响,可一旦全双工通话,对方要么听不清你说话(回音太大),要么被你这边的背景噪声吵到崩溃。更别说那种安装在户外的安防设备——风一吹,远端直接“失聪”。折腾了几个月软硬件后,我终于找到一个“外挂”方案:一块集成了AI降噪、AEC、USB音频和双5W功放的DSP模组——WX-0813。这篇文章我会从实际开发者的视角,拆解这块模组如何
AU-48 以模块化集成思路,把 AEC 回音消除、AI 双麦 ENC 降噪、USB 声卡、多档位拾音、双规格供电集成在 23×20mm 小尺寸电路板中,一方面实现老款 A-47 产品零成本硬件升级,另一方面大幅简化新产品音频外围电路,降低 BOM 物料与调试成本。 对于音频硬件开发者,省去算法自研、分立器件选型调试环节,是当下多行业语音终端国产化替代的高性价比音频解决方案。
本文介绍了使用PCF8591模数转换模块与CanMV K210开发板进行模拟信号采集的实验。实验通过I2C总线连接,将外部模拟信号(如电位器、光敏电阻等)转换为数字值。重点讲解了硬件连接(SCL引脚6、SDA引脚7)、PCF8591控制字配置及数据采集流程。实验实现了对AIN0通道的连续采样,并通过串口输出实时数据变化,为后续模拟传感器应用奠定了基础。文中包含详细的接线说明、流程图解和代码结构分析
本文介绍了如何通过CanMV K210开发板与PCF8591模块实现模拟信号采集与输出的闭环控制实验。主要内容包括: 实验原理:电位器旋转产生连续变化的模拟电压,通过PCF8591进行ADC转换(0-255数字量),经I2C传输至K210处理后再通过DAC输出反馈信号。 硬件连接: K210通过物理引脚6(SCL)和7(SDA)连接PCF8591 电位器输出接入PCF8591的AIN0通道 AOU
在门禁对讲、车载免提、远程会议等全双工通话场景中,声学回音消除(AEC)一直是核心痛点。传统 AEC 方案受限于线性滤波算法,100dB 消回音几乎成为理论天花板,在喇叭大音量、麦距极近、强环境噪音场景下极易失效。本文基于 AU-48 双麦多功能语音处理模组,深度拆解AI 降噪 + 硬件级 AEC的融合架构,通过实测参数与工程落地验证,回答:AU-48 能否真正打破 100dB 回音消除的性能瓶颈
本实验基于CanMV K210开发板,通过I2C连接PCF8591模数转换模块采集声音传感器数据。系统启动时自动校准环境噪声基准值,通过实时计算声音信号与基准值的差值来检测声音事件。实验实现了声音变化检测、环境噪声自适应校准和事件触发统计功能,适用于智能家居控制、异常声音监测等场景。硬件连接采用软件I2C通信,声音传感器AO输出接入PCF8591的AIN0通道,程序通过差值阈值判断实现可靠的声音事
火焰检测实验作为AI硬件课程的安全感知入门案例,通过CanMV K210开发板读取火焰传感器的数字信号(DO)和模拟信号(AO)。DO直接接入GPIO输入引脚判断火焰状态,AO通过PCF8591模数转换模块读取观察环境变化趋势。实验重点在于理解环境信号如何进入程序,建立安全感知思路,包括GPIO输入检测、I2C通信、稳定判断逻辑等。需注意安全测试,避免长时间明火,该实验仅作为教学演示,不能替代真实
A-59F多功能语音处理模组全新升级,集成防啸叫、AI降噪、回音消除等五大核心功能,提供一站式声学解决方案。该模组具备45-90dB降噪能力、100dB回音消除和15ms超低延迟,支持0.1-8米四档可调拾音距离。采用37.5×16mm邮票孔SMT封装,内置ADC/DAC,简化电路设计。支持模拟/数字双接口,适用于会议系统、车载通信、安防对讲等多种场景,显著提升语音清晰度和通话质量,是硬件开发者的
本实验基于CanMV K210/MaixPy环境,通过PWM信号控制角度舵机实现机械动作。实验重点包括:理解舵机PWM控制原理(50Hz频率,2.5%-12.5%占空比对应-90°~90°角度范围);掌握Timer和PWM模块的使用;实现角度映射、动作封装(开/关/回中等)及场景应用(智能垃圾桶、门锁拨片)。实验展示了从程序指令到机械动作的完整链路,强调供电稳定性和信号连接对舵机控制的重要性。通过
本文介绍了基于CanMV K210开发板的人脸检测实验,通过完整的AI视觉处理链路实现从图像采集到结果显示的全流程。实验使用YOLO模型进行人脸检测,重点讲解了KPU推理、YOLO后处理等关键技术环节。硬件方面需要摄像头、LCD显示屏和SD卡配合,软件流程包括图像采集、格式转换、模型推理、结果处理和显示输出。实验不仅验证了人脸检测功能,更展示了边缘AI项目的完整运行方式,为理解K210的视觉处理能
本实验基于CanMV K210开发板实现YOLO目标检测系统,通过完整流程展示边缘AI视觉应用。系统整合摄像头采集、KPU模型推理、YOLO后处理和LCD显示等模块,使用SD卡存储的voc20_detect.kmodel模型文件。实验重点包括:理解320x256输入图像转换、KPU推理流程、YOLO参数设置(5组anchor、0.5置信度阈值、0.2 NMS值)以及20类VOC目标标注显示。硬件连
本文介绍了基于CanMV K210开发板的MNIST手写数字识别实验。实验通过摄像头采集图像,经过开窗、灰度化、缩放、反色等预处理后,使用KPU神经网络加速器运行MNIST分类模型,最终在LCD上显示识别结果。重点讲解了分类模型与检测模型的区别、图像预处理流程以及KPU推理结果的解析方法。实验帮助理解从图像采集到分类输出的完整AI视觉处理链路,并提供了调试思路和硬件连接说明。
本实验基于CanMV K210平台实现YOLO手掌检测,通过完整AI视觉流程展示端侧智能应用开发。实验使用K210内置KPU加速器加载手掌检测模型(hand_detect.kmodel),实现从摄像头采集、图像预处理、KPU推理到LCD显示的完整链路。程序在检测到手掌时会在LCD上绘制绿色矩形框,并输出检测结果和实时FPS。实验重点在于理解AI视觉系统的工作流程,包括模型加载、YOLO2参数设置、
CanMV K210 YOLO口罩识别实验展示了边缘AI视觉检测的完整流程。该实验通过摄像头采集图像,加载预训练模型(detect_5.kmodel),利用KPU加速器进行实时推理,最终在LCD屏上显示检测结果(绿色框表示佩戴口罩,红色框表示未佩戴)。实验重点包括:1)理解AI视觉检测流程;2)掌握KPU模型加载方法;3)解析YOLO检测结果;4)学习结果显示技巧。该案例为后续人脸检测、智能门禁等
摘要: CanMV K210人脸属性识别实验展示了边缘端AI视觉任务的完整流程。该实验通过串联三个模型实现:首先用yolo_face_detect.kmodel检测人脸位置,再用ld5.kmodel定位5个关键点,最后通过fac.kmodel判断性别、表情等属性。实验重点在于理解多模型协作机制,包括图像采集、人脸检测、关键点对齐和属性分类的数据传递关系。LCD实时显示检测框、关键点和分类结果,便于
本文介绍了基于CanMV K210开发板的68点人脸关键点检测实验。实验采用双模型协作流程:先通过YOLO人脸检测模型定位人脸区域,再使用关键点模型在裁剪后的人脸图像上定位68个特征点。文章详细阐述了从图像采集、模型推理到结果可视化的完整处理链路,重点分析了人脸框裁剪、坐标还原等关键技术环节。实验需要摄像头、LCD显示屏和SD卡存储的模型文件配合,通过KPU神经网络加速器实现高效推理。文中提供了硬
A-59F是一款高集成度的工业级语音处理模组,专为解决嵌入式音频设备开发中的四大痛点(回音、啸叫、底噪、远距拾音差)而设计。该模组集成AI降噪、AEC回音消除、防啸叫等功能,支持模拟/数字麦克风双输入、I2S数字音频接口、SPI实时调参和4档硬件拾音距离切换(0.1-8米)。核心性能包括100dB回音消除深度、45-90dB降噪深度、15ms超低防啸叫延迟,工作温度-20℃~70℃(可扩展至工业级
SI9000是Polar Instruments公司开发的2D传输线场求解器,作为高速PCB设计的行业标准工具,主要用于阻抗控制、频变损耗建模及参数提取。该工具提供四种仿真模式:无耗模式快速计算阻抗参数;频变模式精确分析高频损耗;准静态模式平衡速度与精度;定制损耗模式支持特殊需求。文章详细介绍了软件安装方法、界面功能及阻抗计算模型(单端/差分、表层/内层),并强调叠层设计需综合考虑阻抗控制、生产成
AU-48 双模拟麦多功能降噪回音消除模组,正是针对上述痛点的全面解决方案。作为上一代爆款 A-47 的升级替代款,它集合AI ENC 智能降噪、100dB AEC 回音消除、USB 免驱多功能三大核心能力,性能全面跃升、接口更丰富,兼顾高集成度与强环境适应性,成为工业级、消费级语音设备的优选核心模块。
摘要:PCB叠层设计是高速PCB开发的关键环节,需综合考量成本、信号完整性、EMI性能、结构强度及生产工艺等多维度因素。合理的叠层架构能确保信号阻抗连续稳定,降低反射风险,同时满足机械强度和成本控制要求。信号反射是高速信号传输中的核心问题,当遇到阻抗突变时会产生正反射(开路/高阻)或负反射(短路/低阻),而阻抗匹配(Γ=0)是消除反射的理想状态。后续将介绍阻抗计算工具和模型,并计划单独开设信号完整
本文介绍了AI时代的高效学习工具——系统化提问思维。通过电源芯片TPS61088的案例,展示了如何从具体知识点出发,分三步构建知识体系。
本文为创龙科技RK3562 单板机 NPU 开发指南,核心围绕 yolov5 目标检测案例展开,涵盖模型转换、编译测试、推理优化全流程。文档详解 RKNN-Toolkit2 工具使用、图片预处理、NPU 推理及结果后处理,支持 80 类目标识别,平均推理耗时低至 52ms。创龙科技以标准化实操流程,帮助开发者高效完成 AI 模型在 NPU 上的部署,适用于智能监控、物体识别等嵌入式 AI 项目。
本文部分内容由 AI 辅助创作,核心技术参数与方案信息均来自芯茂微电子官方发布。在国产芯片替代浪潮加速推进的当下,国内电源芯片领域再迎关键技术突破。近日,深圳本土半导体企业正式发布拥有全链条自主知识产权的全集成 LLC 谐振控制器,成功突破海外巨头在高端电源芯片领域的长期技术壁垒。【本文核心看点】LLC谐振拓扑凭借高效率、低EMI的优势,已成为中大功率AC-DC电源的主流方案,而LLC谐振控制器则